m0n0x41d/haft

解决的问题

Haft 为 AI 编码代理提供了一个本地治理层，确保项目记忆持久且结构化。它防止了关键项目上下文（如正在解决的问题、比较过的选项、人类决策和支撑证据）在临时聊天记录中丢失。通过将临时推理转化为类型化的项目记录，确保后续工作依赖于经过验证、版本化的信息，而非碎片化的对话。

如何工作

Haft 作为人类、代理和代码仓库之间的中介。它实现了 First Principles Framework (FPF) — 一种严谨的系统性思维架构，并通过三个主要界面将 FPF 提供给代理的上下文：

• 技能：专门的代理能力（例如 /h-frame, /h-decide），引导代理完成特定推理流程。
• CLI：对项目记忆、决策和规范的直接手动访问。
• MCP 服务器：Model Context Protocol 服务器，提供程序化访问，并强制执行「内核门控」——服务器端对必填字段和权限边界的验证，以确保 FPF 合规性。

系统使用本地 SQLite 数据库存储构件图和项目记录，并可选地使用 Rust 编写的侧车程序（haft-embed）实现语义召回。

适用人群

使用 AI 编码代理（如 Claude Code、Codex、Cursor 或 Zed）并需要一种严谨、经人类授权的方式来管理项目规范、决策记录和长期架构记忆的软件工程师和架构师。

主要亮点

• 可依赖的记忆：将聊天推理转化为可长期依赖的类型化项目记录。
• 内核门控：服务器端强制执行推理流程，防止代理跳过关键步骤或做出未经授权的决策。
• 原生源码 FPF 交付：向代理提供带有来源证明的版本化 FPF 源材料，而非通用提示。
• 明确的人类授权：确保具有约束力的决策和工作委派必须经过人类批准，而代理负责框架构建和准备工作。
• 证据衰减追踪：追踪支撑决策的证据何时过期，提示漂移供人类审查。
• 宿主集成：与 Claude Code、Codex、Cursor 等多种 AI 编码工具深度集成。